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https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/4037
Título: | Análise temporal do uso e cobertura da terra do município de Macaparana - Pernambuco |
Autor: | Moura, Lucas Araujo |
Endereco Lattes do autor: | http://lattes.cnpq.br/2567696308015910 |
Orientador: | Duarte, Simone Mirtes Araújo |
Endereco Lattes do orientador : | http://lattes.cnpq.br/5876968040869585 |
Co-orientador : | Moreira, Giselle Lemos |
Endereço Lattes do Co-orientador : | http://lattes.cnpq.br/6171199372079024 |
Palavras-chave: | Sensoriamento remoto;Solo - Uso;Vegetação - Mapeamento |
Data do documento: | 3-Nov-2020 |
Citação: | MOURA, Lucas Araujo. Análise temporal do uso e cobertura da terra do município de Macaparana - Pernambuco. 2020. 57 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Florestal) - Departamento de Ciência Florestal, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2020. |
Abstract: | The geotechnologies linked to remote sensing are essential tools to understand the use and occupation of a territory, in addition to effectively and economically assisting in the monitoring of natural resources. Through data from different years, it is possible to create a study of the main factors of degradation of natural resources. Thus, the present work aimed at elaborating a temporal analysis of the municipality of Macaparana - PE for the years 2007 and 2018. All the geoprocessing activities for the supervised classification and vegetation index generation were computed through the software Qgis version 2.18.10 and 3.10.9, the supervised classification was performed through the Semi Automatic Classification Plugin (SCP), where several samples were selected in the bands compiling for the due years, and through the MaxVer, the classes of exposed soil/urban area, agricultural culture, forests and water resources were computed. For the accuracy of the data, the kappa index was performed. The kappa index for the years 2007 and 2018 was 0.49 and 0.79, showing that it is a good mapping. And through the maps generated and the quantified classes, where the exposed soil of the area increased by 48%, the vegetation had a decrease of 35%, the agricultural crop had its area reduced by 10% and the water resources increased about 303%. There was a big change in the results of water resources due to the amount of clouds in the image of 2018, which hindered the classification, but when going to the field it was possible to observe, lack of vegetation in the area around the water resources, which may occur a process of silting up the rivers. It was possible to establish a relationship between the exposed soil and the agricultural crop, the lack of effective management in search of greater productivity instead of cutting more areas to plant, justified with the data of the vegetation area, which decreased to give space to new agricultural crops. And relating the forest area obtained through the supervised classification, with the area computed from IVDN, showed homogeneity in the results, varying less than 5% for the two years. Therefore, it is possible to conclude that anthropic activities, without any management plan for planting and harvesting, are having direct effects on the reduction of vegetation in the area, requiring better control in their production and alternatives that do not require burning cane for cutting, where it has direct impacts on the soil. |
Resumo: | As geotecnologias atreladas ao sensoriamento remoto se mostram como ferramentas essências, para compreender o uso e ocupação de um território, além de auxiliar de forma efetiva e econômica no monitoramento dos recursos naturais. Por meio de dados de diferentes anos, é possível criar um estudo dos principais fatores de degradação dos recursos naturais. Dessa forma, o presente trabalho objetivou em elaborar uma análise temporal do munícipio de Macaparana - PE para os anos de 2007 e 2018. Todas as atividades de geoprocessamento para a classificação supervisionada e a geração do índice de vegetação, foram computadas por meio do software Qgis versão 2.18.10 e 3.10.9, a classificação supervisionada foi realizada por meio do Semi Automatic Classification Plugin (SCP), onde foram selecionadas várias amostras na composição das bandas para os devidos anos, e por meio da Máxima Verossimilhança – MaxVer, foram computados as classes de solo exposto/área urbana, cultura agrícola, florestas e recursos hídricos. Para a acurácia dos dados foi realizado o índice kappa. O índice kappa para os anos de 2007 e 2018 ficou em 0.49 e 0.79 mostrando ser um bom mapeamento. E através dos mapas gerados e das classes quantificadas, em que o solo exposto da área aumentou em 48%, a vegetação teve um decréscimo de 35%, a cultura agrícola teve sua área reduzida em 10% e os recursos hídricos aumentaram cerca de 303%. Houve uma grande alteração nos resultados dos recursos hídricos devido a quantidade de nuvens na imagem de 2018, que atrapalhou a classificação, porem na ida ao campo foi possível observar, falta de vegetação na área ao redor dos recursos hídricos, podendo ocorrer um processo de assoreamento dos rios. Foi possível estabelecer uma relação entre o solo exposto e a cultura agrícola, a falta de manejo efetivo em busca de uma maior produtividade ao invés de cortar mais áreas para plantar, justificou com os dados da área de vegetação, que diminuiu para dar espaço a novas culturas agrícolas. E relacionando a área florestal obtida por meio da classificação supervisionada, com a área computada do IVDN, apresentaram homogeneidade nos resultados, variando menos de 5% para os dois anos. Portanto é possível concluir que as atividades antrópicas, sem nenhum plano de manejo para plantação e colheita, estão tendo efeitos diretos na diminuição da vegetação da área, sendo necessário um melhor controle na sua produção e alternativas que não necessitem na queima da cana para o corte, onde tem impactos diretos sobre o solo. |
URI: | https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/4037 |
Aparece nas coleções: | TCC - Engenharia Florestal (Sede) |
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